import tensorflow as tf
import pandas as pd

data = pd.read_csv('../data/Advertising.csv')

# 获得输入数据与输出数据

# 取第二列到最后一列之前的值
x = data.iloc[:, 1:-1]
# 取最后一列的值
y = data.iloc[:, -1]

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(3,), activation='relu'),
                             tf.keras.layers.Dense(1)])

# 查看模型摘要
model.summary()

# 编译模型
# 参数optimizer='adam':使用梯度下降法优化损失函数
# 参数loss = 'mse':使用均方误差计算损失函数
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mse')

# 训练模型
# 参数epochs=100:使用梯度下降法优化损失函数，下降100次后停止
model.fit(x, y, epochs=100)

# 预测
print(model.predict(x))
print(model.predict([[1, 2, 3]]))
print(model.predict([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
